{"id":63254,"date":"2018-04-20T00:00:00","date_gmt":"2018-04-20T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/dataladder.com\/importance-du-nettoyage-des-donnees-dans-le-processus-de-couplage-des-enregistrements\/"},"modified":"2022-04-08T20:35:40","modified_gmt":"2022-04-08T20:35:40","slug":"importance-du-nettoyage-des-donnees-dans-le-processus-de-couplage-des-enregistrements","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dataladder.com\/fr\/importance-du-nettoyage-des-donnees-dans-le-processus-de-couplage-des-enregistrements\/","title":{"rendered":"Importance du nettoyage des donn\u00e9es dans le processus de couplage des enregistrements"},"content":{"rendered":"

<\/h2>\n

Qu’est-ce que le couplage d’enregistrements ?<\/h2>\n

La proc\u00e9dure consistant \u00e0 collecter toutes les donn\u00e9es associ\u00e9es \u00e0 une seule personne et dispers\u00e9es dans les multiples ensembles d’informations, et \u00e0 les placer en un seul endroit est identifi\u00e9e comme le couplage d’enregistrements. Cette proc\u00e9dure de couplage d’enregistrements est importante dans une situation o\u00f9 les identifiants sur la base d’un seul individu ne sont pas disponibles. Dans ces circonstances, le couplage d’enregistrements est effectu\u00e9 \u00e0 l’aide d’une technique probabiliste ou de toute autre technique capable de comparer des statistiques d’identification personnelle, par exemple le nom et l’adresse, qui peuvent \u00e9galement comporter des risques d’erreur ou changer avec le temps.<\/p>\n

Une comparaison d\u00e9taill\u00e9e des strat\u00e9gies utilis\u00e9es pour le couplage d’enregistrements<\/h2>\n

Le couplage d’enregistrements est g\u00e9n\u00e9ralement effectu\u00e9 dans un cadre organisationnel ou commercial. Elle est n\u00e9cessaire pour \u00e9liminer les enregistrements identiques d’un ensemble d’enregistrements contenant des informations sur les personnes. Les m\u00e9thodes utilis\u00e9es pour le couplage d’enregistrements se situent entre les strat\u00e9gies probabilistes et d\u00e9terministes. Une strat\u00e9gie probabiliste utilise un certain nombre de champs parmi les ensembles d’informations afin de d\u00e9terminer les probabilit\u00e9s de similitudes entre les deux enregistrements de donn\u00e9es. Ces probabilit\u00e9s sont illustr\u00e9es sous forme de poids ou de score de probabilit\u00e9 qui sont pris en compte pour chaque ensemble d’informations lors de leur comparaison. Si le score final d’une paire d’enregistrements est sup\u00e9rieur \u00e0 un seuil de correspondance d\u00e9fini, on consid\u00e8re qu’il s’agit d’enregistrements associ\u00e9s \u00e0 la m\u00eame personne. Par cons\u00e9quent, la strat\u00e9gie probabiliste est en accord avec l’impr\u00e9visibilit\u00e9 entre les ensembles d’informations avec des similarit\u00e9s manquantes. Cela signifie qu’il a la capacit\u00e9 de relier des enregistrements d’informations comportant des erreurs dans les champs de liaison. D’autre part, les strat\u00e9gies d\u00e9terministes de couplage d’enregistrements vont de la simple connexion de bases de donn\u00e9es par un identifiant d’entit\u00e9 fiable \u00e0 un couplage algorithmique par \u00e9tapes plus complexe. Cela implique \u00e9galement des preuves suppl\u00e9mentaires pour permettre la diff\u00e9rence entre des enregistrements de donn\u00e9es, qui sont similaires. Cela signifie qu’il ne d\u00e9pend pas d’une similitude identique de l’identifiant de l’entit\u00e9. Les m\u00e9thodes de couplage probabilistes sont comparativement plus puissantes contre les erreurs et fournissent par cons\u00e9quent une meilleure qualit\u00e9 de couplage d’enregistrements que les techniques d\u00e9terministes. Les strat\u00e9gies probabilistes sont \u00e9galement plus flexibles dans une situation o\u00f9 de grands volumes d’informations doivent \u00eatre reli\u00e9s \u00e0 des enregistrements.<\/p>\n

Qu’est-ce que l’\u00e9puration des donn\u00e9es ?<\/h2>\n

Afin d’\u00e9tablir le niveau d’excellence optimal des liens, un certain nombre de strat\u00e9gies de normalisation et de nettoyage des donn\u00e9es sont engag\u00e9es dans le domaine op\u00e9rationnel du couplage d’enregistrements. Ces m\u00e9thodes sont pr\u00e9valentes dans les progiciels de couplage d’enregistrements<\/a> et sont couramment utilis\u00e9es dans les unit\u00e9s de couplage d’enregistrements. Le processus de couplage d’enregistrements est g\u00e9n\u00e9ralement pr\u00e9c\u00e9d\u00e9 d’une phase de nettoyage des donn\u00e9es, quelle que soit la m\u00e9thode de couplage utilis\u00e9e.
\nLe nettoyage des donn\u00e9es est parfois identifi\u00e9 comme une \u00e9puration<\/a> ou une normalisation<\/a> des donn\u00e9es. Elle est associ\u00e9e \u00e0 la modification, l’\u00e9limination ou le changement de champs sur la base de leurs valeurs. Ces nouvelles valeurs am\u00e9lioreront la qualit\u00e9 de l’information et, par cons\u00e9quent, la rendront plus pr\u00e9cieuse pour la proc\u00e9dure de couplage d’enregistrements. L’augmentation de l’excellence des enregistrements primaires de l’information entra\u00eene une am\u00e9lioration du niveau de qualit\u00e9 de la proc\u00e9dure de liaison. Des volumes plus importants de donn\u00e9es d’identification personnelle am\u00e9liorent largement la validit\u00e9 des r\u00e9sultats du couplage.
\nLe nettoyage des donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9 comme l’un des moyens fondamentaux pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 du couplage d’enregistrements dans une situation o\u00f9 des statistiques personnelles de classification intensive ne sont pas disponibles. Le nettoyage des donn\u00e9es est l’une des \u00e9tapes cruciales de la proc\u00e9dure de couplage d’enregistrements qui peut prendre la plus grande partie de la lutte pour le couplage d’enregistrements lui-m\u00eame. Des ensembles de donn\u00e9es plus riches en informations permettent d’am\u00e9liorer les r\u00e9sultats du couplage d’enregistrements.<\/p>\n

Strat\u00e9gies d’\u00e9puration des donn\u00e9es<\/h2>\n

Un large \u00e9ventail de m\u00e9thodes de nettoyage des donn\u00e9es<\/a> est utilis\u00e9 lorsqu’il s’agit de couplage d’enregistrements. Certaines strat\u00e9gies de nettoyage des donn\u00e9es visent \u00e0 augmenter le nombre de variables en s\u00e9parant les champs de texte libre. D’autres strat\u00e9gies de nettoyage des donn\u00e9es visent simplement \u00e0 changer les variables en une illustration particuli\u00e8re sans apporter de modifications aux informations r\u00e9elles. D’autres techniques suppl\u00e9mentaires sont pr\u00e9vues pour modifier les donn\u00e9es dans les champs. Cela peut se faire en \u00e9liminant les valeurs non valides, en modifiant les valeurs ou en attribuant des valeurs aux champs vides.<\/p>\n

Nettoyage des donn\u00e9es et qualit\u00e9 du couplage des enregistrements<\/h2>\n

Dans un cadre de couplage d’enregistrements, l’objectif du nettoyage des donn\u00e9es est d’am\u00e9liorer l’excellence du couplage. Il s’agit notamment de minimiser le nombre de tous ces deux enregistrements, qui sont class\u00e9s \u00e0 tort comme associ\u00e9s \u00e0 une seule personne, et de tous ces deux enregistrements plac\u00e9s \u00e0 tort comme non associ\u00e9s \u00e0 une seule personne. Ces erreurs sont commun\u00e9ment appel\u00e9es respectivement faux positifs et faux n\u00e9gatifs. En l’absence de nettoyage des donn\u00e9es, il se peut qu’un certain nombre d’enregistrements r\u00e9ellement appari\u00e9s ne soient pas d\u00e9couverts, car les qualit\u00e9s pertinentes ne sont pas toujours les m\u00eames.
\nLes strat\u00e9gies de nettoyage des donn\u00e9es minimisent g\u00e9n\u00e9ralement l’incoh\u00e9rence entre les deux valeurs du champ en question. En \u00e9liminant les surnoms, c’est une collection encore plus r\u00e9duite de noms qui se retrouvera parmi les documents d’information. De m\u00eame, en \u00e9liminant les dissemblances dues \u00e0 la ponctuation, une autre incoh\u00e9rence sera supprim\u00e9e. Cela permet de trouver un grand nombre de similitudes appropri\u00e9es, comme pr\u00e9vu.
\nLe nettoyage des donn\u00e9es est un processus pr\u00e9cieux en raison de sa capacit\u00e9 \u00e0 am\u00e9liorer la qualit\u00e9 du couplage des enregistrements. Le nettoyage des donn\u00e9es fait appel \u00e0 un large \u00e9ventail de techniques qui conviennent \u00e0 des situations particuli\u00e8res. Cela inclut l’utilisation d’un nouvel algorithme, qui identifie et modifie la majorit\u00e9 des types d’erreurs et des complications anticip\u00e9es. L’algorithme est capable de nettoyer les donn\u00e9es et de traiter toutes les inexactitudes et les divergences dans les enregistrements d’informations ou les valeurs de champs sp\u00e9cifi\u00e9s. Lorsqu’il s’agit de l’utilisation de ces techniques, il est important de faire tr\u00e8s attention. L’importance d’obtenir des donn\u00e9es de meilleure qualit\u00e9 est plus importante que le temps n\u00e9cessaire pour traiter un grand volume de donn\u00e9es. Par cons\u00e9quent, l’accent est mis sur le maintien de donn\u00e9es de haute qualit\u00e9. En tant que partie int\u00e9grante du processus de couplage d’enregistrements, on peut reconna\u00eetre que le nettoyage des donn\u00e9es va am\u00e9liorer la qualit\u00e9 globale.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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